Richard Sutton, una figura destacada en el aprendizaje por refuerzo, ha reavivado el debate sobre el desarrollo de la IA al reafirmar su "lección amarga" el 19 de mayo. Sutton aboga por centrarse en métodos generales escalables impulsados por la computación, en lugar de depender del conocimiento humano. Esta postura ha recibido críticas de expertos en IA como Gary Marcus, quien sostiene que los modelos grandes actuales todavía dependen en gran medida del conocimiento humano. Thomas G. Dietterich también argumenta que comprender las estructuras cognitivas humanas es crucial para identificar las limitaciones de la IA. El debate resalta las diferentes opiniones sobre el equilibrio entre el poder computacional y la aportación humana en la evolución de la IA.